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Paulina Navarrete Medina

Facultad de Derecho - Universidad de Valparaíso - Chile

o física, cuya complejidad de prueba puede llevar a la víctima del daño a la indefensión, máxime si se trata de supuestos en que el daño proviene del actuar de un sistema de IA, según se verá a continuación.

Siguiendo el esquema propuesto por Mart í n-Casals 34, puede sostenerse que los principales problemas en materia de causalidad fáctica son la so-bredeterminación y la incertidumbre causal. En estos casos, el test de la conditio sine qua non o el but for test que tradicionalmente se utilizan para establecer la causalidad recurriendo a un enfoque contrafactual, resultan insuficientes, por lo que es necesario recurrir a ciertas reglas o criterios de origen doctrinal o jurisprudencial, que permitan establecer el nexo causal 35. En lo que sigue nos detendremos en el segundo de los problemas enuncia-dos, esto es, la incertidumbre causal, particularmente porque tal problema no constituye un escenario extraño en casos en que ha intervenido una IA dadas las especificidades de esta tecnología 36.

Podemos entender que la incertidumbre causal se presenta en aquellos casos en que no es posible determinar con certeza cuál de varias conductas, factores o agentes produjo el daño. Esta situación dificulta —e incluso puede impedir— la acreditación del nexo causal entre el hecho atribuido al demandado y el perjuicio sufrido por el demandante, requisito que, como ya se ha expuesto, es exigido en los diversos sistemas para la configuración de la responsabilidad civil.

Resulta importante advertir que cuando se habla de incertidumbre cau-sal no se alude a un supuesto único. Por el contrario, bajo esta expresión se agrupan diversas situaciones en las que la indeterminación del vínculo causal puede manifestarse de formas distintas y por razones diversas 37. En

34 MARTÍN-CASALS (2022), pp. 231-259.

35 Ibid., p. 223.

36 KARNER et al. (2021), p. 37.

37 MARTÍN-CASALS y PAPAYANNIS (2016), pp. 1-2.